Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。
1.1 安装使用
1）上传并解压Spark安装包
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
2）进入到/opt/module目录，修改spark-3.0.0-bin-hadoop3.2名称为spark-yarn
[atguigu@hadoop102 module]$ mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/ spark-yarn
3）修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml，添加如下内容
因为测试环境虚拟机内存较少，防止执行过程进行被意外杀死，做如下配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
4）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml
5）修改/opt/module/spark-yarn/conf/spark-env.sh，添加YARN_CONF_DIR配置，保证后续运行任务的路径都变成集群路径
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
6）启动HDFS以及YARN集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
7）执行一个程序
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
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参数：
–master yarn，表示Yarn方式运行；
–deploy-mode表示客户端方式运行程序
8）如果运行的时候，抛出如下异常
ClassNotFoundException:com.sun.jersey.api.client.config.ClientConfig
-原因分析：Spark2中jersey版本是2.22，但是yarn中还需要依赖1.9，版本不兼容
-解决方式：在yarn-site.xml中，添加
<property>
<name>yarn.timeline-service.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
9）查看hadoop103:8088页面，点击History，查看历史页面
思考：目前是Hadoop的作业运行日志展示，如果想获取Spark的作业运行日志，怎么办？
1.2 配置历史服务
由于是重新解压的Spark压缩文件，所以需要针对Yarn模式，再次配置一下历史服务器。
1）修改spark-default.conf.template名称
[atguigu@hadoop102 conf]$
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径（写）
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS=”
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30″
参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
1.3 配置查看历史日志
为了从Yarn上关联到Spark历史服务器，需要配置关联路径。
1）修改配置文件/opt/module/spark-yarn/conf/spark-defaults.conf
添加如下内容：
spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080
spark.history.ui.port=18080
2）重启Spark历史服务
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ sbin/stop-history-server.sh
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ sbin/start-history-server.sh
3）提交任务到Yarn执行
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
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4）Web页面查看日志：http://hadoop103:8088/cluster
点击“history”跳转到http://hadoop102:18080/
1.4 运行流程
Spark有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出。
yarn-cluster：Driver程序运行在由ResourceManager启动的APPMaster适用于生产环境。
1）客户端模式（默认）
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn
–deploy-mode client
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
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2）集群模式
[atguigu@hadoop102 spark-yarn]$ bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.SparkPi
–master yarn
–deploy-mode cluster
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
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（1）查看http://hadoop103:8088/cluster页面，点击History按钮，跳转到历史详情页面
（2）http://hadoop102:18080点击Executors->点击driver中的stdout
注意：如果在yarn日志端无法查看到具体的日志，则在yarn-site.xml中添加如下配置并启动Yarn历史服务器
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
注意：hadoop历史服务器也要启动 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
1.5 端口号总结
1）Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：4040
2）Spark Master内部通信服务端口号：7077 （类比于Hadoop的8020（9000）端口）
3）Spark Standalone模式Master Web端口号：8080（类比于Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088）
4）Spark历史服务器端口号：18080 （类比于Hadoop历史服务器端口号：19888）